LLM’lere Doğru Soruyu Sormak: Validation Prompts ile Yapay Zekanın Doğruluğunu Nasıl Yükseltiyoruz?

Yapay Zekanın ‘Yanlış Cevap’ Sorunu: Sadece Model Mi, Yoksa Soru Mu?

Yapay zeka sohbet botları, her gün daha akıllı, daha hızlı ve daha insanı andıran cevaplar veriyor gibi görünüyor. Ama bir soru kalıcı: Neden hâlâ yanlış, çarpık veya tamamen saçma yanıtlar veriyorlar? Yeni bir araştırma dalgası, bu sorunun kökeninin yapay zekanın kendisinde değil, bizim ona sorduğumuz sorularda yatıyor olduğunu ortaya koyuyor. Bu yeni yaklaşımın adı: Validation Prompts.

Validation: Sadece ‘Doğrulama’ Değil, ‘Soru Yeniden Tasarımı’

Merriam-Webster’e göre, ‘validation’ bir ölçüm aracının geçerliliğini belirleme sürecidir. Bu tanım, yapay zeka dünyasında tamamen farklı bir anlam kazanıyor. Burada validation, bir cevabın ‘doğruluğunu’ test etmek değil, cevabı doğrulayabilecek bir soru oluşturmak anlamına geliyor. Yani, ‘Bu cevap doğru mu?’ yerine, ‘Bu cevabı nasıl elde ettim?’ sorusunu sormak.

Telus Digital’in 2025 yılında yayımladığı bir rapora göre, kullanıcıların yapay zekaya aynı soruyu tekrar sorması, sadece %25’inde daha doğru bir cevap üretiyor. Geri kalan %75’te cevap ya aynı kalıyor, ya da daha da yanlış hale geliyor. Bu, bir sorgulama tekniğinin değil, bir soru mühendisliği ihtiyacının olduğunu gösteriyor. Kullanıcılar, sorularını tekrarlıyor, ama yapıyı değiştirmiyor. Validation Prompts ise tam tersini yapıyor: Soruyu yeniden yapılandırıyor, bağlamı zenginleştiriyor, sınırları netleştiriyor.

Validation Prompts Nasıl Çalışır? Üç Basit Örnek

1. Genel Soru: “Türkiye’nin başkenti neresi?” → Validation Prompt: “Türkiye’nin resmi başkenti, 1923’te ilan edilen ve günümüzde siyasi ve idari merkez olarak işlev gören şehir hangisidir? Lütfen tarihsel bağlamı da ekleyin.”
2. Genel Soru: “Klima nasıl çalışır?” → Validation Prompt: “Klimanın soğutma döngüsünü, termodinamiğin ilk ve ikinci yasalarına dayanarak, 5 yaşındaki bir çocuğa anlatır gibi adım adım açıkla.”
3. Genel Soru: “2025’te en çok kullanılan AI modeli hangisi?” → Validation Prompt: “2025 yılının ilk çeyreğinde, akademik yayınlar, endüstriyel uygulamalar ve açık kaynak toplulukları baz alındığında, en çok referans gösterilen ve test edilen büyük dil modeli hangisidir? Kaynakları belirt.”

Bu örneklerde fark edilebilecek ortak özellik: bağlam, sınırlama, kaynak talebi ve hedef kitle belirleme. Validation Prompt, LLM’yi sadece cevap vermeye zorlamıyor, çalışma sürecini de açıklayıp, güvenilirlik mekanizmalarını tetikliyor.

Neden Bu Yöntem Etkili? Bilimsel Temeller

Medium’daki bir makalede (akonoshenkov, 2025), LLM’lerin yaratıcılık ölçümünde ‘prompt guessing’ adı verilen bir fenomenin varlığı tartışılmıştı. Yani, kullanıcılar, modelin ‘hangi cevabı beklediğini’ tahmin ederek sorularını şekillendiriyor. Bu, aslında validation’un tam tersi: modeli manipüle etmeye çalışıyor. Validation Prompts ise modeli doğruluk odaklı bir süreçte kilitliyor.

Modelin içsel mekanizmaları, belirsiz sorular karşısında tahminlere, genelleme hatlarına ve ‘hallüsinasyonlara’ kaçıyor. Validation Prompt, bu kaçışları engelleyen bir zihinsel çerçeve sunuyor. Model artık ‘en olası cevap’ yerine, ‘en doğru cevap’ı üretmeye zorlanıyor. Bu, yalnızca daha iyi cevaplar üretmekle kalmıyor, aynı zamanda modelin karar verme sürecini şeffaflaştırıyor.

Endüstriyel Etkiler: Eğitim, Tıp ve Finans’da Devrim

Validation Prompts, yalnızca teknik bir ipucu değil, bir stratejik araç. Eğitimde öğrencilerin AI’ya sordukları sorular, öğretmenler tarafından bu formatta yönlendiriliyor. Tıpta, bir doktorun AI’ya sorduğu bir tanı önerisi, validation prompt ile desteklenerek, klinik kanıtlarla karşılaştırılıyor. Finans sektöründe ise, bir yatırım analizini doğrulamak için kullanılan ‘AI raporu’, validation prompt ile oluşturulan bir kaynak listesi ve metodolojiyle geçerlilik kazanıyor.

Yani, bu yöntem, yapay zekanın ‘kullanımını’ değil, güvenilirliğini yeniden tanımlıyor.

Gelecek: Validation, Yeni Bir Zorunluluk Olacak

Yakında, bir AI raporu sunarken ‘bu prompt validation yapılmıştır’ ibaresi, bir referans listesi gibi standart hale gelecek. Validation Prompts, yalnızca teknik bir gelişim değil, bilgi tüketim kültürünün dönüşümü. Artık ‘soruyu sormak’ yeterli değil. ‘Doğru soruyu nasıl sormak gerektiğini bilmek’ kritik bir beceri olacak.

Yapay zeka, artık sadece bir araç değil, bir ortak. Ve bir ortakla sağlıklı bir diyalog kurmak için, sadece konuşmak değil, doğru şekilde konuşmak gerekiyor. Validation Prompts, bu diyalogun ilk dersi.